Applications des techniques d'apprentissage profond aux images satellites THR pour l'aide au recensement de population en Afrique

Abstract

La connaissance de la donnée démographique est une information précieuse pour les initiatives de planification. Généralement, ce sont les opérations de recensement, d’enquête et de projection démographique qui permettent de disposer de cette information. Ces opérations, dans certains pays en développement, posent divers défis d’ordre économique et logistique, privant ainsi les autorités d'informations précises et à jour sur leur population. Dans le souci d’apporter des approches de solution à cette situation, notre étude évalue une méthode d’estimation de population basée sur la détection de géo-objets résidentiels (maisons) sur des images satellites THR à l’aide de réseau de neurones convolutifs (CNN). L’approche s’appliquerait à des pays où un recensement complet est difficile à réaliser pour des raisons de moyens ou d’instabilité politique. Ainsi, une image satellite THR de 2008 du Soudan est annotée selon 07 classes de bâtis pour construire un ensemble de données qui a servi à entrainer un modèle de détection d’objets : Faster R-CNN, par Transfert Learning. Le modèle a obtenu une précision moyenne (mAP) de 79 % en entrainement et 99 % en validation. Ce modèle a été ensuite utilisé par fine tuning pour détecter les mêmes classes de bâtis sur des images de 2021. Un lien entre les géo-objets résidentiels et la taille de population a été établi en utilisant les données de population de 2008 et les données terrain disponibles. Ceci a permis une caractérisation de la population actuelle et devra aider à la préparation du recensement de 2023. Des limites de cette approche ont été soulevées. En autre, il pourra être utilisé pour améliorer le cadre de la collecte de données de population dans les pays en développement